CPU (Zentraleinheit)
Er ist der Hauptprozessor in einem Computersystem und für die Ausführung der meisten allgemeinen Computeraufgaben verantwortlich. Es verfügt über mehrere Kerne und Threads, um mehrere Aufgaben gleichzeitig zu erledigen.
GPU (Grafikprozessor)
Es handelt sich um einen Prozessor, der speziell für die Verarbeitung von Grafik- und parallelen Rechenaufgaben entwickelt wurde. Es verfügt über eine große Anzahl paralleler Verarbeitungseinheiten und eignet sich für hochparallele Rechenaufgaben wie Grafik-Rendering, Deep Learning, Kryptographie usw.
NPU (Neuronaler Netzwerkprozessor)
Es handelt sich um einen Prozessor, der speziell für neuronale Netzwerkberechnungen verwendet wird. Es verfügt über hochoptimierte Hardware und Befehlssätze, die schnell Vorwärts- und Rückwärtsberechnungen neuronaler Netze durchführen können, um Anwendungen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zu beschleunigen.
TPU (Tensorprozessor)
Dabei handelt es sich um einen von Google speziell für Tensorberechnungen entwickelten Prozessor. Der Schwerpunkt liegt auf der effizienten Durchführung groß angelegter Tensorberechnungen zur Beschleunigung von Deep-Learning- und künstlichen Intelligenzaufgaben.
Diese Prozessoren weisen gewisse Unterschiede in der Rechenleistung auf. Im Allgemeinen verfügt die GPU über starke parallele Rechenfunktionen und eignet sich für Aufgaben, die viel paralleles Rechnen erfordern. NPU und TPU konzentrieren sich auf bestimmte Rechenaufgaben wie neuronale Netze und Tensor-Rechnen mit höherer Recheneffizienz und höherem Durchsatz. Die CPU ist ein Allzweckprozessor, der für verschiedene Arten von Rechenaufgaben geeignet ist.
Im Hinblick auf den Vergleich der Rechenleistung ist der am häufigsten verwendete Indikator FLOPS (Gleitkommaoperationen pro Sekunde). Die Rechenleistung verschiedener Prozessoren lässt sich durch den Vergleich ihrer FLOPS-Werte vergleichen. Im Allgemeinen ist die Rechenleistung der GPU um mehrere Größenordnungen höher als die der CPU, während die Rechenleistung der NPU und TPU sogar noch höher ist und eine größere Größenordnung erreichen kann.
Es ist zu beachten, dass die Rechenleistung nicht das einzige Kriterium ist. In tatsächlichen Anwendungen müssen auch Faktoren wie der Stromverbrauch des Prozessors, die Speicherbandbreite, die Speicherkapazität und der Grad der Übereinstimmung mit der Anwendung berücksichtigt werden. Daher müssen Sie bei der Auswahl eines Prozessors verschiedene Faktoren berücksichtigen und eine Auswahl auf der Grundlage spezifischer Anwendungsanforderungen treffen.